موفقیت داده‌های آموزشی OORT در پلتفرم Kaggle

در ماه‌های اخیر، مجموعه داده‌های آموزشی تصویر هوش مصنوعی که توسط ارائه‌دهنده راه‌حل‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز OORT توسعه یافته است، موفقیت قابل‌توجهی در پلتفرم Kaggle گوگل به دست آورده است. این مجموعه داده که در اوایل آوریل منتشر شد، به سرعت به صفحه اول در چندین دسته‌بندی مختلف صعود کرد.

اهمیت رتبه‌بندی در Kaggle

رامکومار سوبرا مانیام، یکی از مشارکت‌کنندگان اصلی در پروژه هوش مصنوعی OpenLedger، به کوین‌تلگراف گفت که رتبه‌بندی در صفحه اول Kaggle نشان‌دهنده یک سیگنال اجتماعی قوی است که نشان می‌دهد این مجموعه داده در حال جذب جامعه‌های مناسب از دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین است.

نقش مدل غیرمتمرکز در موفقیت OORT

مکس لی، بنیان‌گذار و مدیرعامل OORT، اظهار داشت که این شرکت شاهد معیارهای تعامل امیدوارکننده‌ای بوده که تقاضا و ارتباط اولیه داده‌های آموزشی جمع‌آوری‌شده از طریق مدل غیرمتمرکز را تأیید می‌کند. او افزود که علاقه ارگانیک از سوی جامعه، از جمله استفاده فعال و مشارکت‌ها، نشان می‌دهد که چگونه خطوط داده غیرمتمرکز و جامعه‌محور می‌توانند به توزیع و تعامل سریع دست یابند.

چالش‌های پیش‌روی داده‌های آموزشی هوش مصنوعی

با توجه به گزارش‌های منتشر شده، داده‌های آموزشی متنی تولید شده توسط انسان تا سال ۲۰۲۸ به پایان خواهد رسید. این فشار به حدی است که سرمایه‌گذاران اکنون در حال میانجی‌گری برای معاملات حقوقی مواد دارای حق کپی‌رایت برای شرکت‌های هوش مصنوعی هستند. در این شرایط، مجموعه داده‌های قابل تأیید و مبتنی بر جامعه با انگیزه‌های اقتصادی، ارزش بیشتری پیدا می‌کنند.

نتیجه‌گیری

در نهایت، با توجه به کمبود داده‌های با کیفیت بالا و چالش‌های موجود در جمع‌آوری آن‌ها، پروژه‌هایی مانند OORT که از مدل‌های غیرمتمرکز و انگیزه‌محور استفاده می‌کنند، می‌توانند به عنوان ستون‌های اصلی در هم‌ترازی و منشأ داده در اقتصاد داده تبدیل شوند.